(57)【要約】【課題】住宅ローンに関するデータベースと解析システムを構築し、新旧住宅地図から経年的変化の差部分の抽出により見込客を抽出し、住宅ローンの借換え適否の判断等を付加してランク付けを行い、有力営業先を抽出して金融機関の営業活動を効率良く支援し得るようにした住宅ローン借換え営業支援システムを提供する。【解決手段】旧住宅地図及び新住宅地図を処理対象として表示すると共に、新住宅地図及び前記旧住宅地図の経年的に異なる差部分を抽出して見込客の位置を表示し、金融機関が所有する既存顧客情報等の外部データベースと連携し、差部分から金融機関の既存取引先を消去して予備的営業先を求め、予備的営業先に対して入力された登記簿及び現地調査の調査内容を基に営業先候補の除外を判定し、除外判定されない営業先候補のランク付けを行って有力営業先を一覧表示する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
旧住宅地図及び新住宅地図を処理対象として表示すると共に、前記新住宅地図及び前記旧住宅地図の経年的に異なる差部分を抽出して見込客の位置を表示し、金融機関が所有する既存顧客情報等の外部データベースと連携し、前記差部分から前記金融機関の既存取引先を消去して予備的営業先を求め、入力された登記簿及び現地調査の調査内容を基に前記予備的営業先の除外を判定して営業先候補を求め、除外判定されない前記営業先候補のランク付けを行って一覧表示することを特徴とする住宅ローン借換え営業支援方法。
【請求項２】
前記除外判定で成約に結びつかないと判定された営業除外先情報の再利用を行う請求項１に記載の住宅ローン借替え営業支援方法。
【請求項３】
旧住宅地図及び新住宅地図を処理対象として表示する地図表示手段と、
前記新住宅地図及び前記旧住宅地図の異なる差部分を抽出して位置を表示する差部分抽出／位置表示手段と、
取引先データを活用し運用する既存顧客情報等の外部データベースと連携する連携手段と、
前記連携手段で取り込まれた外部データに基づいて前記外部データベースから得られた既存取引先を前記差部分データから消去して予備的営業先を求める既存取引先消去手段と、
登記簿及び現地調査の調査内容を入力するための入力手段と、
前記入力手段で入力されたデータを基に前記予備的営業先の除外を判定して営業先候補を選定する除外判定手段と、
前記除外判定手段で除外されない前記営業先候補のランク付けを行って有力営業先を求めるランク付け手段と、
を具備したことを特徴とする住宅ローン借換え営業支援システム。
【請求項４】
前記除外判定で成約に結びつかないと判定された営業除外先情報の再利用を行う連続除外情報再利用手段を更に備えている請求項３に記載の住宅ローン借替え営業支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、銀行等の金融機関における住宅ローンの借換え業務の推進において、住宅ローン借換えの可能性ある顧客を客観的な基準で確実に検索若しくは調査して借換えの営業支援を行うことができる住宅ローン借換え営業支援システムに関し、特に新旧住宅地図を処理対象として、過去（１年〜複数年）の旧住宅地図と現在の新住宅地図の中からその異なる差部分を抽出し、その差部分から新築建物や宅地の変化を抽出して住宅ローン借換えの可能性ある顧客を選定し、金融機関が所有している既存顧客情報等の外部データベースとの連携技術により、顧客の絞込みを行って住宅ローンの借換え適否の与信判断やランク付けを行い、有力営業先候補（有力借換え顧客候補）を抽出して金融機関の営業活動を支援し得るようにした住宅ローン借換え営業支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
住宅や土地等の不動産を購入するときに、不動産購入者は一般的に不動産を担保として銀行等の金融機関、更に住宅金融公庫等の公的機関（以下、単に「金融機関」とする）より住宅ローンを借り受ける。金融機関にとっては、より良い条件で多数の住宅ローンを獲得することが大きな営業目的であるため、金融機関毎に異なる住宅ローンの利率や条件等の差を勘案・利用して、既に他の金融機関で住宅ローンを借り受けている顧客（以下、単に「見込客」とする）に対して、自行への借換えを提案することも多い。金融機関が住宅ローン借換えの提案を見込客に行うためには、自行のベータベースやこれまでに代行融資した公的機関のリストから有力営業先を選んだり、登記簿調査などで家屋の新築情報を入手し、見込客へ住宅ローンの借換えを勧める必要がある。
【０００３】
しかし、このような営業マン個々のノウハウ的方法による有力営業先候補の抽出・選定には多くの労力と時間を必要とするため、不動産の変動や顧客の変化に対応しきれず、住宅ローン借換え提案のタイミングを失する等の営業機会の喪失を生んでいる。このため、もっと既存の情報を効率的に活用し、有力営業先候補を早く、しかも確実に抽出する方法やシステムの出現が求められている。
【０００４】
個人情報保護法などによる制約のため、住宅ローンを借り受けている顧客の情報収集が困難となってきている現状では、コンピュータ処理の高速化、主記憶装置や外部記憶装置の大型化、ネットワークの高速化及び広域化等、高度に発達した情報処理技術を利用し、金融機関が所有する情報を様々な角度から分析して迅速かつ的確に営業先候補を抽出し、更にランク付け等を行って、有力営業先候補を絞り込む仕組みやシステムが必要であるが、現状においてはこのような仕組みやシステムはない。
【特許文献１】特開２００５−２８４７２０号公報
【特許文献２】特開２００６−８５３９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
金融機関においては、個人情報保護法の施行と相俟って、他行で住宅ローンを借り受けている顧客の情報収集が困難となってきている状況もあり、住宅地図の経年的変化から顧客情報を収集して分析することにより、有力な住宅ローン借換え顧客（有力営業先）を獲得できるような営業支援可能なシステムの出現が強く望まれている。
【０００６】
本発明は上述したような事情からなされたものであり、本発明の目的は、パソコン等の端末からＧＩＳを利用するＩＴ技術を用いてデータの収集、交換、処理を行い、住宅ローンに関するデータベースと解析システムを構築し、新旧住宅地図から経年的変化の差部分の抽出により見込客を抽出し、住宅ローンの借換え適否の判断等を付加して見込客のランク付けを行い、有力営業先候補を抽出して金融機関の営業活動を効率良く支援し得るようにした住宅ローン借換え営業支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は住宅ローン借換え営業支援方法に関し、本発明の上記目的は、旧住宅地図及び新住宅地図を処理対象として表示すると共に、前記新住宅地図及び前記旧住宅地図の経年的に異なる差部分を抽出して見込客の位置を表示し、金融機関が所有する既存顧客情報等の外部データベースと連携し、前記差部分から前記金融機関の既存取引先を消去して予備的営業先を求め、入力された登記簿及び現地調査の調査内容を基に前記予備的営業先の除外を判定して営業先候補を求め、除外判定されない前記営業先候補のランク付けを行って有力営業先を一覧表示することにより達成される。
【０００８】
また、本発明は住宅ローン借換え営業支援システムに関し、本発明の上記目的は、旧住宅地図及び新住宅地図を処理対象として表示する地図表示手段と、前記新住宅地図及び前記旧住宅地図の異なる差部分を抽出して位置を表示する差部分抽出／位置表示手段と、取引先データを活用し運用する既存顧客情報等の外部データベースと連携する連携手段と、前記連携手段で取り込まれた外部データに基づいて前記外部データベースから得られた既存取引先を前記差部分データから消去して予備的営業先を求める既存取引先消去手段と、登記簿及び現地調査の調査内容を入力するための入力手段と、前記入力手段で入力されたデータを基に前記予備的営業先の除外を判定して営業先候補を選定する除外判定手段と、前記除外判定手段で除外されない前記営業先候補のランク付けを行って有力営業先を求めるランク付け手段とを設けることにより達成される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の住宅ローン借換え営業支援システムによれば、市場に提供されている住宅地図から、1年〜複数年分の新旧住宅地図の差部分から不動産の経年的変化を求めることにより新築建物や宅地の変化を抽出し、金融機関が適正に入手し所有している住宅ローンに関する情報をさまざまな角度から分析して得ているランク付け条件を用いて、見込客のランク付けを客観的にかつ迅速に行うことができ、有力融資先の選定若しくは把握が容易であり、住宅ローンの借換え業務を推進する金融機関の営業を大きく支援することができる。この営業支援を行うことにより、金融機関にとっては営業のコストを下げることができると共に、顧客の説明においても客観的資料に基づいているため説得力があり、住宅ローン借換えの成約件数を増すことができる。
【００１０】
金融機関にとって見込客を迅速かつ効率的に抽出することができ、その成果の分析に基づいたエリアマーケティングや新たな金融商品への展開も可能になる。
【００１１】
これまで、住宅地図は常に最新情報を維持しなければならないため、住宅地図メーカにとっては翌年新たな商品を販売してしまうと、旧商品は商品価値を失っていた。しかし、新旧を比べ合わせて情報を得ることに利用できれば旧商品にも価値が生まれ、結果的に住宅地図メーカの売上にも貢献することができる。
【００１２】
また、現在個人情報保護法により情報収集は大きく制約を受けるため、街の変化の情報を知るには登記簿謄本の閲覧や現地の調査など、公開されている情報と自らの足で調べ上げなければならず、人員や時間、コストをかけなければならない。しかし、本発明のシステムを活用すれば迅速かつ的確な営業先候補を得ることができ、人や時間、コストの削減を図ることができる。更に自社が所有する既存のデータベースよりデータを抽出し、地図データと融合させる本発明は既存データの情報価値を高めると共に、導入による業務への貢献度も高い利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
コンピュータ処理の高速化、主記憶装置や外部記憶装置の大型化に伴い、住宅地図等の地図情報を処理対象としたＧＩＳが発達しており、本発明では例えば１年前の旧住宅地図と現在の新住宅地図との差部分から新築建物や宅地の変化を求め、金融機関が所有している顧客データベースとの連携技術により見込客（他金融機関の住宅ローンを受けている顧客）の抽出を行い、更に住宅ローンの借換え適否の与信判断とランク付けを行い、有力借換え先（有力営業先）を確定的に選定若しくは把握して、金融機関の住宅ローン借換えの営業活動を効率的に支援し得るようにしている。
【００１４】
本発明の住宅ローン借換え営業支援システムは、概念的に図１の業務フローのようにして実施される。即ち、金融機関の流れとしては「見込客抽出」→「有力営業先選定」→「営業活動」→「成果集計」の業務を行うが、本発明は、「見込客抽出」→「有力営業先選定」でランク付けした有力営業先の一覧表を作成する業務までを対象としている。見込客抽出では、旧住宅地図と新住宅地図とに対して市町村名、建物種類等の抽出条件を指定して新築建物や宅地の変化を求め、これによって見込客を抽出する。見込客が抽出されると、自行が既に住宅ローンの融資を行っている先を見込客から除外する処理を行って予備的営業先を選定し、その後、登記簿を調査すると共に、現地調査を行って調査結果を入力して営業先候補を選別し、更にランク付けを行って有力営業先を選定する。
【００１５】
なお、自行が既に住宅ローンの融資を行っている顧客の一覧は、自行が運用している洗替システム等の顧客データベースが管理している。例えば洗替システムは、金融機関が既に貸出をしている住宅ローンの返済状況や残高と、担保となっている不動産の評価額とを比較し、債務者毎の安全率、保全率を計算するシステムであり、担保評価システムを導入している金融機関であれば殆ど実行・運用されている一般的なシステムである。洗替は年に４回必要とされており、その時点での不動産の評価額を計算し、残高と比較するようになっている
図２は金融機関における有力営業先の選定作業の流れを示しており、見込客から自行の既存貸出先を消去した予備的営業先について登記簿調査を行ってその調査結果を入力すると共に（ステップＳ１）、更に現地調査を行ってその調査結果を入力し（ステップＳ２）、営業先としての適性判断を行う（ステップＳ３）。登記簿調査と現地調査により、予備的営業先の抵当権の設定状況や周辺状況が判明する。そして、住宅ローン借換え先としての適性がある場合には、これを営業先候補とし、更に優先度をランク付けして有力営業先を選定し（ステップＳ４）、適性がない場合には営業先より除外する（ステップＳ５）。優先度のランク付けとして、例えば「借入金額が高額で、金利の見直し時期が近いもの」は優先度が高くなり、逆に、「借入金額が低いもの」や「借入時期が近年であるもの」は優先度が低くなる。
【００１６】
このようにして有力営業先を選定して後、金融機関は営業活動を行うが、営業マン等が営業活動の記録を入力し、成果を入力して営業履歴をデータベース等に格納する。更に、金融機関は成約結果の集計を行って集計結果を分析し、次の営業活動に利用することになる。
【００１７】
図３は有力営業先の選定を自動的に行う本発明の処理例を示すフローチャートであり、自動的に抽出された予備的営業先について登記簿調査を行ってその調査結果を入力すると共に（ステップＳ１０）、更に現地調査を行ってその調査結果を入力し（ステップＳ１１）、適性判定による除外判定処理を実行する（ステップＳ１２）。例えば登記簿や現地調査の調査項目をマスタ化して除外フラグを設け、「土地の地目」の項目をマスタ化し、マスタを表１のように作成する。即ち、地目名「宅地」には除外フラグが付されていないが、他の地目名「田」、「畑」、「雑種地」には除外フラグが付されている。
【００１８】
【表１】
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調査結果として「土地の地目」の入力値から上記表１のマスタの除外フラグの有無を判定し、自動処理で除外判定を行い、除外フラグが判定されるとその営業先を除外する（ステップＳ１４）。本発明は住宅ローンの借換えであり、地目が「宅地」以外のものは、ローンの貸出としては不適当となる。なお、上記除外フラグによる判定以外にも以下の除外判定が考えられる。例えば「建物の経過年数２５年超」、「既存の抵当権や根抵当権の設定日が３年未満」、「既存の抵当権の根抵当権の借入金額が1000万円未満」等である。また、調査結果と市販されている公示地、基準地、路線価の各データを用いることで、営業先の対象物件の簡易な評価額を計算することが可能となる。そのため、物件の簡易評価を行い、建物評価額が０、新築時の保全率(簡易評価額÷借入額計)が８０%以下のものは、除外フラグを付する対象とする。
【００１９】
次に、上記除外判定処理の後にランク判定を行い（ステップＳ１３）有力営業先を選定するが、ランク判定は金融機関側メリット、顧客側メリット、営業時期などの様々な角度から決める必要がある。そのため、ある特定の項目だけでランク判定をするのではなく、複数の項目の値によって採点を行い、合計の点数によってランク付けをする。概念的に示すと下記表２のような採点表をシステム内部で保有する。
【００２０】
【表２】
2010108144.tif 000004
採点結果として、例えば１００点を超えれば優先度が高いとしてランク“Ａ”を与え、８０点を超えればランク“Ｂ”を与えるような処理をして自動的にランク判定を行う。つまり、入力された情報に基づいてシステムが簡易評価を自動的に行い、その結果を基にシステムでランク付けを行う。この場合にも、「借入金額が高額で、金利の見直し時期が近いもの」は優先度を高くし、「借入金額が低いもの」や「借入時期が近年であるもの」は優先度を低くするようにしても良い
本発明は上述のように、新旧住宅地図により建物及び宅地の変化部分を求め、金融機関が有する住宅ローン債権の保全状態を管理する自動洗替システム等の顧客データベースを利用して既存取引先を消去し、予備的営業先として残った顧客の適性判断やランク付けを行って有力営業先を選定し、金融機関における住宅ローン借換えの営業活動の支援を行うと共に成果の集計を次回に利用するようになっている。
【００２１】
図４は本発明の一実施形態を示しており、例えば２年前の旧住宅地図データベース１Ａ及び現在の新住宅地図データベース１Ｂが用意されており、旧住宅地図及び新住宅地図が地図表示手段２に表示されるようになっている。旧住宅地図データベース１Ａ及び新住宅地図データベース１Ｂはいずれも建物に対する識別番号と、建物の種類（「個人住宅」、「事務所」、「名称付き建物」、「目標物」）等とを保持している。地図表示手段２に表示された旧住宅地図及び新住宅地図から異なる部分の差部分（例えば新築建物）を抽出し、その位置を表示する差部分抽出／位置表示手段３が設けられており、新築建物等の経年的変化部である差部分データから、金融機関が運用している洗替システム１０及びインタフェースとしての連携手段１１を介して取引先データＴＤを差し引くことにより、自行の貸出先を差部分から消去して営業できる範囲（予備的営業先ＳＢ）を特定する既存取引先消去手段４が設けられている。
【００２２】
なお、洗替システム１０は不動産の位置情報を有しているので、該当位置に○等で住宅地図上に配置して表示することができる。洗替システム１０の他に、自動審査システムや担保評価システム等の顧客データベースに接続されていても良い。
【００２３】
図５は差部分抽出／位置表示手段３及び既存取引先消去手段４の詳細構成を示しており、差部分抽出／位置表示手段３は旧住宅地図と新住宅地図の差部分を検出する差部分抽出部３１と、抽出された差部分の色を変える色変換部３２と、色変換された差部分を新住宅地図上に表示する位置表示部３３とで構成されている。また、既存取引先消去手段４は差部分の位置データを連携手段１１を経て入力される取引先データＴＤと比較する比較部４１と、比較部４１で位置が一致している部分を消去する消去部４２と、消去部４２で消去されない差部分を予備的営業先候補ＳＢとして地図上に表示する営業先表示部４３とで構成されている。消去部４２で消去された営業先データは営業除外先のデータベース７Ｃに蓄積され、消去されない予備的営業先ＳＢはデータベース４Ａに格納される。
【００２４】
差部分抽出／位置表示手段３及び既存取引先消去手段４の動作例は図６に示すフローチャートのようになっており、新住宅地図データ１Ｂと旧住宅地図データ１Ａから差部分抽出部３１が差部分を抽出し（ステップＳ１０１）、差部分データを取得する（ステップＳ１０２）。地図表示手段２は新住宅地図データ１Ｂに基づいて住宅地図の表示を行っており（ステップＳ１０４）、取得された差部分データに基づいて色変換部３２は建物種別による色分けを行い（ステップＳ１０３）、位置表示部３３で建物種別を色表示する（ステップＳ１０４）。また、取得した差部分データは比較部４１で取引先データＴＤと比較され（ステップＳ１０５）、取引先データＴＤと一致したか否かが判定される（ステップＳ１０６）。一致しないものは予備的営業先ＳＢとなってデータベース４Ａに格納され（ステップＳ１０７）、一致するものは営業除外先としてデータベース７Ｃに蓄積される（ステップＳ１０８）。
【００２５】
予備的営業先ＳＢは除外判定手段７に入力される。除外判定手段７には入力手段７Ａを介して登記簿の内容や現地調査の調査結果が入力され、除外条件設定手段７Ｂより除外条件が入力され、除外された除外営業先はデータベース７Ｃに蓄積される。除外されなかった営業先候補ＦＢがランク付け手段８に入力される。ランク付け手段８には条件設定手段８Ａより、借入金額や借入時期等によるランク付け条件が入力されており、ランク付け手段８でランク付けされた有力営業先ＦＢＲの一覧表が出力される。
【００２６】
図７は除外判定手段７の詳細構成例を示しており、入力手段７Ａから入力された登記簿及び現地調査のデータを予備的営業先ＳＢに付加するデータ付加部７１と、除外条件設定手段７Ｂより入力される除外条件を整理する条件整理部７３と、データ付加された予備的営業先ＳＢＡを除外条件と比較する比較部７２と、比較部７２で比較された営業先を除外若しくは採用するかを判定して振分ける振分部７４とを具備しており、振分部７４で除外される営業先はデータベース７Ｃに格納されて蓄積され、除外されない営業先候補ＦＢはランク付け手段８に入力される。
【００２７】
除外判定手段７の動作例は図８に示すフローチャートのようになる。即ち、予備的営業先ＳＢが入力され（ステップＳ１４１）、次に登記簿及び現地調査のデータが入力手段７Ａを介して入力され（ステップＳ１４２）、データ付加部７１でデータ付加されて比較部７２に入力され、除外条件設定手段７Ｂで設定された除外条件と比較される（ステップＳ１４３）。除外対象の項目があれば振分部７４で振分けられ、予備的営業先ＳＢから営業除外先へ変更され（ステップＳ１４４）、営業除外先のデータベース７Ｃに蓄積される。除外対象の項目がなければ振分部７４で振分けられ、営業先候補ＦＢとしてランク付け手段７に送信する。
【００２８】
また、図９はランク付け手段８の詳細構成例を示しており、条件設定手段８Ａで設定されたランク付けの条件を整理する条件整理部８１と、条件整理部８１で整理された各種条件についての採点表を設定する採点表設定部８２と、入力される営業先候補ＦＢを設定された採点表に従って採点する採点部８３と、採点結果を判定する判定部８４と、判定された営業先を採点順にランク付けて配列する配列部８５とで構成されている。
【００２９】
図１０はランク付け手段８の動作例を示しており、営業先候補ＦＢは採点部８３に入力され（ステップＳ１５１）、表２に示すような採点表による採点が行われる（ステップＳ１５２）。採点の合計値を計算し（ステップＳ１５３）、判定部８４で“Ａランク”、“Ｂランク”等の判定を行ってランク付けを行う（ステップＳ１５４）。配列部８５はランク付けに従って一覧表を作成し（ステップＳ１５５）、有力営業先ＦＢＲとして出力すると共にデータベース８Ｂに登録する（ステップＳ１５６）。
【００３０】
このような構成において、システム全体の動作例を図１１のフローチャートを参照して説明する。
【００３１】
一般市場に提供されている住宅地図データベースの旧住宅地図データベース１Ａと新住宅地図データベース１Ｂから、１年若しくは複数年分の変化の差部分を求める（ステップＳ１００）。即ち、旧住宅地図データベース１Ａと新住宅地図データベース１Ｂから地図表示手段２を介して地図データを取り込んで表示し、差部分抽出部３１で新住宅地図と旧住宅地図の差部分を取得する。差部分の取得は、住宅地図データ、例えばゼンリン社が出版している住宅地図のディジタル地図データ“Ｚｍａｐ  Ｔｏｗｎ  II（登録商標）”内の建物属性情報を使用して行う。ディジタル地図データ“Ｚｍａｐ  Ｔｏｗｎ  II（登録商標）”では、建物属性情報を英数文字１６文字の組み合わせで表現するようになっている。建物属性情報は、１つの建物に対してユニークな識別文字（例えば“ａｂｃｄＥＦＧｈｉｊ１２３４５６”）を持っているため、「新住宅地図にあって旧住宅地図にない」識別文字を持つ建物は、その間に新築若しくは増築された建物と見なすことができる。つまり、“新住宅地図に含まれる識別文字群−旧住宅地図に含まれる識別文字群”によって差分建物の識別文字群を取得することができる。図１２（Ａ）は新住宅地図の識別文字及び属性名称の例を示し、図１２（Ｂ）は旧地図の識別文字及び属性名称の例を示しており、本例では網掛けされている「株式会社ｘｘｘｘ」が旧住宅地図に存在していないため、これが抽出対象になる。つまり、「株式会社ｘｘｘｘ」を新築建物として抽出する。このようにして旧住宅地図と新住宅地図に対して差分建物の識別文字群を持つ建物のマークを付することで、差分建物の地図を表現することができる。本発明では差部分を色変換部３２で色変換し、位置表示部３３で差部分を色変換して該当位置に表示する。
【００３２】
図１３は新築建物の抽出例を示す具体的な住宅地図である。市販されている住宅地図のＺｍａｐ  Ｔｏｗｎ  II（登録商標）は建物に対しての識別番号と、建物の種別「個人住宅、事務所、名称付き建物、目標物」を保有しており、図１３では差部分として取得した建物を、建物の種別毎に色を変えて色塗りをしている。また、金融機関が有している洗替システム１０の情報は、不動産の位置情報を持っているので、該当位置に○記号で住宅地図上に配置した状態である。
図１１において、上述のようにして新旧住宅地図の差部分を取得した後、洗替システム１０等の顧客データベースと協働して自行の取引先を消去する処理を既存取引先消去手段４で行い（ステップＳ１１０）、比較部４１及び消去部４２において自行の取引先を消去して営業先表示部４３に表示し、得られた予備的営業先ＳＢを除外判定手段７に送ると共に、データベース４Ａに格納して蓄積する。洗替システム１０のデータは、金融機関自身の住宅ローンの貸出先データであるため、住宅ローン借換えの見込客から自行の貸出先を除外するために使用する。連携手段１１を介しての洗替システム１０からのデータの入力は、データベース直接連携かＣＳＶ（Comma  Separated  Value）形式の中間ファイルを用いてインポート処理で行われる。洗替システム情報参照機能は、中間ファイル介在で自動バッチインポートの洗替データ取り込みと、“円シンボル＋顧客名”の見込客地図表示と、シンボルクリックによる概要表示の見込客情報表示と、１０項目程度の検索条件指定と検索結果のリスト表示である見込客検索とで構成されている。当行貸出先の消去は、洗替システム１０が保有している座標情報を基に、自行貸出先か否かの判定を自動的に行うことができ、判定の結果がグレーになった物件については目視確認する。自行貸出先の場合には借換えの営業をする必要がないので、消去することになる。
【００３３】
次に登記簿での調査や現地調査を行う（ステップＳ１３０）。登記簿の調査や現地調査によって適性確認を除外判定手段７において行い（ステップＳ１４０）、適正でない物件については除外条件や理由を入力し（ステップＳ１４１）、営業除外先データベース７Ｃにデータを蓄積する。除外条件は次回の営業先候補の取得時に使用され、除外条件として、例えば「無条件に除外」、「○年ｘ月まで除外」、「次回に見直し」等がある。また、営業先除外の蓄積は、営業先候補から有力営業先への移行段階で借換え営業先に不適当となったものや、営業活動中に見込みがないと判断されたものを蓄積する。蓄積された情報は、次回の営業先候補の抽出時に使用される。
【００３４】
即ち、登記簿での調査内容や現地調査の調査結果は、入力手段７Ａで入力されて予備的営業先ＳＢに付加され、調査結果を付加された予備的営業先ＳＢＡは比較部７２に入力される。除外条件設定手段７Ｂで設定された除外条件は、条件整理部７３で比較用に整理されて比較部７２に入力され、比較部７２で比較された結果に基づいて、振分部７４は除外条件と理由を付してデータベース７Ｃに除外営業先を蓄積するか、営業先候補ＦＢとしてランク付け手段８に送る。
【００３５】
上述のようにして営業先候補の適性が確認された場合にはランク付け手段８でランク付けを行い（ステップＳ１５０）、ランク付けされた有力営業先ＦＢＲを一覧表で出力し、データベース８Ｂに登録する。ランク付けは金融機関の独自のノウハウを基に、借入金額、借入時期、評価額等で評価して行う。そのため、条件設定手段８Ａにランク付けのための条件（借入金額、借入時期、評価額等）を設定し、各種条件を条件整理部８１で整理して採点表設定部８２で各種条件の点数を前述表２のように設定する。そして、採点部８３は営業先候補ＦＢの採点を採点表に従って行い、その点数を判定部８４で判定し、点数に従って配列部８５が図１４の（Ａ）〜（Ｃ）に示すような有力営業先の一覧表として出力すると共に、データベース８Ｂに有力営業先データを蓄積する。
【００３６】
また、金融機関は自動審査システムや担保評価システム等を運用しており、これら顧客データベースと連携させることで、保全性も絡めることができる。自動審査システムは有力営業先の信用力を用いてランク付けでき、担保評価システムはより精度の高い担保評価額を用いてランク付けの要素が得られるなど、保全性を絡めることができる。有力営業先のデータベース８Ｂには、営業先候補から登記簿や現地調査により住宅ローン借換え営業先に適当と判断された情報が蓄積される。
【００３７】
金融機関の営業マンは有力営業先のデータベース８Ｂを参照して営業活動を行い（ステップＳ１６０）、借換えの見込みがあるか否かを判定し（ステップＳ１７０）、見込みがない場合には除外条件、理由を入力して（ステップＳ１４１）、これを営業除外先データベース７Ｃに蓄積し、見込みがある場合には更に営業を続けて成約にこぎつける（ステップＳ１８０）。成約すれば成約先データベース９に登録する。
【００３８】
本発明の運用中、前回の抽出で除外先として登録された情報を、次回の抽出時に参照し、除外条件によって除外先から営業先候補として取得しても良い。即ち、差部分抽出時に除外先を参照し、以下の処理（１）〜（３）を実行する。
（１）無条件に除外
以降の差部分抽出時に、営業先候補として抽出を行わない。
（２）指定する期日まで除外
指定した期間を確認し、差部分を抽出した日付を過ぎている場合は営業先候補として自動的に取得し、抽出した日付を過ぎていない場合は営業先候補として抽出を行わない。
（３）次回に見直し
無条件で営業先候補として自動的に取得する。
上記処理をフローチャートで示すと図１５のようになり、2回目以降の差部分取得時（ステップＳ２００）に除外条件（１）〜（３）を確認する（ステップＳ２０１）。例えば図１６（Ａ）が新住宅地図であり、図１６（Ｂ）が旧住宅地図とした場合、網掛け部が旧住宅地図にない抽出対象になり、この抽出対象が除外条件になっているかを確認する。除外先情報は例えば下記表３になっている。
【００３９】
【表３】
2010108144.tif 000005
除外条件が条件（１）の「無条件に除外」の場合には（ステップＳ２０２）、除外先としてそのまま保持して差部分取得を終了する（ステップＳ２０８）。また、除外条件が条件（２）の「指定する期日まで除外」の場合（ステップＳ２０３）には指定期間の確認を行い（ステップＳ２０５）、指定期間内であれば除外先としてそのまま保持して差部分取得を終了し（ステップＳ２０６）、指定期間が過ぎている場合（ステップＳ２０７）には営業先候補として取得し、その後、差部分取得を終了する（ステップＳ２０９）。
【００４０】
上記表３の除外条件が存在している場合、以下の処理を実行して営業先候補とするか否かの判定を行う。識別文字「AAAA0002」の「株式会社××××」は無条件に除外のため、営業先候補として扱わず、除外情報としてそのまま保持する。また、識別文字「DDDD0009」の「メゾン○○」は指定する期日まで除外のため、指定期日を確認する。例えば抽出日が２００８年９月１日だった場合、期日が２００８年１０月１日で抽出日が指定期間を過ぎていないため、営業先候補として扱わず、除外情報としてそのまま保持する。抽出日が２００８年１１月１日だった場合、期日が２００８年１０月１日で抽出日が指定期間を過ぎているため、除外先から削除を行い、営業先候補として抽出する。一方、識別文字「EEEE0001」の「有限会社□□」は次回に見直しのため、除外先から削除を行い、営業先候補として抽出する。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明が適用される金融機関の業務フローを示す図である。
【図２】金融機関における有力営業先の選定業務のフロー図である。
【図３】有力営業先の選定処理例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図５】差部分抽出／位置表示手段及び既存取引先消去手段の詳細構成例を示すブロック図である。
【図６】差部分抽出／位置表示手段及び既存取引先消去手段の動作例を示すフローチャートである。
【図７】除外判定手段の構成例を示すブロック図である。
【図８】除外判定手段の動作例を示すフローチャートである。
【図９】ランク付け手段の構成例を示すブロック図である。
【図１０】ランク付け手段の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の動作例を示すフローチャートである。
【図１２】新旧住宅地図の識別文字と属性名称の一例を示す図である。
【図１３】新築建物の抽出例を示す地図である。
【図１４】有力営業先の一覧表の一例を示す図である。
【図１５】本発明における除外情報利用の動作例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明における除外情報利用の動作を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４２】
１Ａ          旧住宅地図データベース
１Ｂ          新住宅地図データベース
２            地図表示手段
３            差部分抽出／位置表示手段
３１          差部分抽出部
３２          色変換部
３３          位置表示部
４            既存取引先消去手段
４１、７２    比較部
４２          消去部
４３          営業先表示部
４Ａ          予備的営業先データベース
７            除外判定手段
７１          データ付加部
７４          振分部
７Ａ          入力手段
７Ｂ          除外条件設定手段
７Ｃ          営業除外先データベース
７３、８１    条件整理部
８            ランク付け手段
８Ａ          条件設定手段
８Ｂ          有力営業先データベース
８２          採点表設定部
８３          採点部
８４          判定部
８５          配列部
９            成約先データベース
１０          洗替システム（外部データベース）
１１          連携手段
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１６】
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